"扶贫"系列平面公益广告中多模态隐喻的认知研究

基于K?vecses提出的扩展概念隐喻理论对"扶贫"系列平面公益广告中的多模态隐喻进行认知研究.研究发现,"扶贫"系列平面公益广告中的多模态隐喻主要由图片和文字两种模态构建,其中源域由图片表征,目标域由图片和文字共同表征."扶贫"系列平面公益广告中的多模态隐喻体现了事件结构隐喻的二重性,反映了人们对同一事件识解方式的不...     

会徽中的多模态隐喻认知机制研究——以南京青奥会会徽为例

第二届夏季青奥会会徽的"nANJInG"部分别具特色,多模态隐喻意义丰富,以青奥会会徽宣传片为语境材料,利用多模态隐喻判断标准和分析方法,可对其展开认知分析,并借以总结出会徽多模态隐喻的部分特征。     

从关联理论视角看平面广告中的多模态隐喻

平面广告是图像和文字两种视觉符号相结合的一种多模态语篇,依赖于图像、文字等静态手段,诉诸读者的感知能力隐喻性地传达广告意图。关联原则在广告的多模态隐喻的解读过程中发挥着至关重要的作用,那就是广告通过图像、文字以多模态隐喻的形式呈现,寻求广告信息和读者认知的最佳关联,促使读者自发寻求多模态隐喻的最佳解释,从而理解广告意图。     

“民族团结”平面公益广告中的多模态隐喻研究

概念隐喻关注纯语言研究,多模态隐喻研究拓宽了隐喻研究的范围。"民族团结"平面公益广告紧扣时代主题,以图文并茂的形式映射出深刻的价值内涵。人物隐喻、动植物隐喻、汉字隐喻、身体隐喻、部分——整体隐喻是本主题平面公益广告的基本隐喻表征类型。基于此,"民族团结"平面公益广告多模态隐喻的构建过程包括:第一,相似性联想;第二、体验性认知;第三、文化性认知。     

奇幻电影《水形物语》中“爱”的多模态隐喻表征研究

多模态隐喻研究目前多集中于政治漫画、宣传海报、企业商标等静态文本方面,但对于电影等动态文本的研究较少。文章以双域型网络为理论框架,从双边共享拓扑网络、不对称双边网络和双边非填充共享拓扑网络三方面,结合口头语言和图像符号等模态,分析奇幻电影《水形物语》中"爱"这一基本情感的多模态隐喻表征。研究结果表明:电影中多模态隐喻的表征多以口头符号为始源域,图像符号为目标域,这与电影主要以人物台词推动故事情节发展的特点相关;多模态隐喻在静态文本和动态文本中的表征形式不一样,在动态文本中的研究更加复杂,隐喻映射的类型更多,多模态隐喻的表征能够更好地展示人物社会关系,揭示电影主题;双域型网络合成空间中的层创结构能够产生新的隐喻意义,为影片中多模态隐喻表征提供认知理据。     

多模态智慧网络信息云存储安全等级测试

为了有效解决传统方法存在测试延时较长、测试误差以及测试成本较高等问题,提出一种多模态智慧网络信息云存储安全等级测试方法.首先组建多模态智慧网络信息云存储安全等级测试体系,选择测试体系中的测试指标作为多模态智慧网络信息安全存储的影响因子.然后利用权重归一化处理方法和指标隶属函数模型,获取各项定性指标的等级赋边界值.最后结合单因素模型评价,组建云存储安全等级测试模型完成测试.仿真实验结果表明,所提方法能够有效降低测试延时以及测试成本,减少测试误差.     

视频广告中多模态的隐喻认知建构——以香奈儿可可小姐香水广告为例

在认知语言学隐喻认知角度分析广告文本研究的基础上,本文加入了多模态的分析方法,认为图像、声音等模态的引入使从隐喻角度分析视频广告成为可能。文章通过对视频广告香奈儿可可小姐香水广告的多模态隐喻认知分析,证明了该分析方法是一种有效的了解动态文本认知建构过程的方法。     

以演示法为主的安全教育信息认知模型构建及学习促进

为提高多模态教育形势下的安全教育效果,开展以演示法为主的安全教育信息认知模型构建及学习促进研究。演示法是应用范围较广的一种教学方法,本文基于瑟利模型,结合安全信息认知通用模型和优化瑟利模型的判据,对演示法在安全教育中的应用构建信息认知模型,并将此模型运用在以3D视频演示法为主的安全教育培训中。研究结果表明,该模型表述了安全教育信息流从外界环境刺激到内部机理信息接收(感知、认知、响应)的过程及以演示法为主的安全教育的促进作用,对于多模态教育形势下的安全教育效果的提高具有指导意义。     

多模态视阈下"机械基础英语"课程的教学设计

"机械基础英语"作为专业英语类拓展课程,应以创新素质教育为本,充分发挥现代教育技术的作用。为此提出基于多模态模型的教学设计,从教材编写、课件制作、课程评价、自主学习、教学方法等方面,围绕视、听、说、读、写、译六维度的多维互动进行了探索与思考。实践证明,采取多模态教学模式,合理利用多媒体信息技术,能充分激发学生专业英语学习的热情,培养学生的问题意识、探究意识以及团队协作和自主学习能力。     

基于多模态语言输入的英语写作效度研究

用对比试验的方法分别在实验组和对比组使用两种不同的语言输入方法进行英语写作教学。对某高校116名本科生一个学期的实验发现,多模态语言输入(应用于实验组)和单模态(应用于对比组)相比,多模态语言输入要比单模态输入对学生的认知负荷大,对提高学生的写作效度、促进学生读者意识和思辨能力有比较明显的作用。     

电影植入广告有效性的影响机制

基于有限注意力模型、说服知识模型和精细加工可能性模型,构建植入广告显著度和个体认知需求与广告有效性(品牌记忆、品牌态度和购买意愿)之间的关系模型.利用眼动仪开展眼动实验,揭示植入广告显著度和个体认知需求对广告有效性的影响机制.结果表明:植入广告显著度显著地正向影响受众品牌记忆,显著地负向影响受众品牌态度和购买意愿;受众对植入广告的注意力资源分配和认知说服知识激发程度在植入广告显著度与品牌记忆之间起中介作用;受众对植入广告的注意力资源分配、认知说服知识激发程度及态度说服知识激发程度在植入广告显著度与品牌态度和购买意愿之间起中介作用;植入广告显著度对广告有效性的影响机制只对高认知需求的受众显著.     

中国听力通道缺失者的英语时空隐喻垂直维度研究

通过实验考察中国听力通道缺失者垂直维度的英语时空隐喻特点,研究听力通道缺失是否影响被试者在表征时间垂直维度的英语词汇方面显示出知觉和动作水平的一致性效应.实验证明,听力通道缺失者在视觉和运动觉方面均未形成与健听者类似的“上-过去”“下-将来”的垂直维度英语时空隐喻,视觉通道和运动觉通道的代偿不能够完全弥补听力通道缺失者对于时间概念的感知.因此,在针对听力通道缺失者的英语教学中,帮助其区分手语中异于健听者的时间、空间概念的语义差异,有助于其形成类似健听者的垂直维度的英语时空隐喻.     

行为学方法测试听觉响度感知的时间积分效应

针对音长对语音响度感知的影响即时间积分效应,采用行为学测试方法,包括量值估计法、自适应迫选法、多模态匹配法,并对多模态匹配法进行了改进,将颜色感知应用于响度评估中。为了定量分析响度感知的时间积分效应,采用指数函数对响度感知随音长的变化趋势进行了数学建模。作为参考,将1kHz纯音也用于响度感知时间积分效应的实验中,以便与复音的实验结果进行对照比较。另外,不同的测试方法间也进行了比较分析,评价参数包括单个被试内的重复测试方差、被试间的个体差异和实验时间。实验结果显示:元音的响度感知时间积分效应与纯音的结果相似,即响度随音长有先逐渐增大、后趋于饱和的趋势,且建模分析得到的时间常数均在200ms左右。改进的跨模态匹配方法在实验稳定性和高效性上均具有优势。     

基于注意力模型的多模态特征融合雷达知识推荐

为了能够在数量庞大的雷达技术资料中快速准确地找到科研人员感兴趣的雷达知识信息并进行推荐,提出了一种基于注意力模型的多模态特征融合雷达知识推荐方法,学习高层次的雷达知识的多模态融合特征表示,进而实现雷达知识推荐.该方法主要包括数据预处理、多模态特征提取、多模态特征融合和雷达知识推荐4个阶段.实验结果表明:与只利用单一模态特征以及简单串联多模态特征的方法相比,利用文中方法学习到的多模态融合特征进行雷达知识推荐,推荐结果的准确率、召回率和综合评价指标(F1值)均有显著提高,表明提出的基于注意力模型的多模态特征融合方法对于知识推荐任务更加有效,体现了算法的优越性.     

陶瓷涂层材料多模态数据表征学习

陶瓷涂层具有耐高温、耐腐蚀、耐磨损等特性, 其热膨胀系数和热导率等参数与其性能息息相关. 为解决陶瓷涂层性能实验成本高、测试困难等问题, 提出了陶瓷涂层材料多模态数据表征学习的性能预测方法. 首先利用高斯混合模型虚拟样本生成(Gaussian mixture model virtual sample generation, GMMVSG)算法生成符合真实陶瓷涂层数据分布的样本来扩充数据集; 其次利用卷积神经网络 VGG16 对陶瓷涂层的显微结构图像数据进行特征提取, 利用 TabNet 对结构化数据进行特征提取, 将提取到的图像数据特征与结构化数据特征融合; 最终根据多模态数据表征建立基于K-最近邻(K-nearest neighbor, KNN)、支持向量机回归(support vector regression, SVR)和多层感知机(multi-layer perceptron, MLP) 3 种机器学习算法的预测模型, 对陶瓷涂层的性能指标, 即热膨胀系数和热导率进行了预测. 实验结果表明: 提出的多模态数据表征学习模型的预测结果要优于单模态数据表征学习模型, 其中基于 MLP 算法训练的多模态数据表征学习模型对陶瓷涂层性能的预测效果最好; 在测试集中, 对陶瓷涂层热膨胀系数预测的平均绝对误差(mean absolute error, MAE)和均方误差(mean square error, MSE)分别为 0.026 6 和 0.001 7, 对热导率预测的 MAE 和 MSE 分别为 0.017 9 和 0.000 7. 所提出的陶瓷涂层材料多模态数据表征学习方法有效融合了结构化数据与非结构化数据, 联合学习了各模态数据的潜在共享信息, 成功提升了对陶瓷涂料层材料性能预测的准确度.     

中文多模态知识库构建

多模态融合旨在将多个模态信息整合以得到一致、公共的模型输出,是多模态领域的一个基本问题。通过多模态信息的融合能获得更全面的特征并且提高模型鲁棒性,目前多模态融合技术已成为多模态领域核心研究课题之一。本文基于ImageNet、HowNet和CCD,通过人工标注构建了一个新的多模态知识库,已完成校准ImageNet中21 455个名词及动词概念的映射,有效地将HowNet以及CCD中概念映射到ImageNet中。该数据集能够应用于自然语言处理任务和计算机视觉任务,并通过图片信息和概念信息提高任务效果。在图片分类中,通过增加HowNet和ImageNet概念能够融合更多的图片特征来辅助分类;在语义理解中,通过映射增加图片信息可以更好地理解语义。     

旅游目的地品牌体验对游客忠诚度的作用机制研究

以"都江堰"为旅游目的地测试品牌,基于偏最小二乘法结构方程模型(PLS-SEM),探讨旅游目的地品牌体验不同维度对游客忠诚度的影响及作用机制.将旅游目的地品牌体验划分为感官体验、情感体验、行为体验和知识体验4维度,并构建了"旅游目的地品牌体验-游客满意度-游客忠诚度"的概念模型.实证研究结果显示,旅游目的地品牌体验4个维度对游客忠诚度都有显著正向影响,但旅游目的地品牌体验不同维度对游客忠诚度的作用机制差异较大.具体而言,知识体验是驱动游客忠诚度最重要的维度;游客满意度对感官体验与游客忠诚度的关系具有部分中介作用;游客满意度对情感体验与游客忠诚度的关系无中介作用;游客满意度对行为体验与游客忠诚度的关系起着部分中介作用;游客满意度对知识体验与游客忠诚度的关系无中介作用.     

一种基于自适应搜索的多模态多目标优化算法

为了解决目前基于分解的多模态多目标优化算法存在种群搜索能力不足，子种群中存在无用解和距离度量不具有普适性等问题，提出了一种基于自适应搜索的多模态多目标优化算法MOEA/D-AS.首先，该方法通过减少平均子种群的个体数量，进而增加参考向量的数量.其次，根据子种群当前状态自适应分配子种群的个体数量.最后，使用引入了局部种群信息的清除距离作为维护子种群的依据.将提出的算法与4种算法在2019年CEC多模态多目标测试问题和大规模多模态多目标测试问题上进行对比实验，实验结果表明，提出的算法可以有效解决多模态多目标优化问题.     

基于乡村性感知的游客环境责任行为影响机制研究——以南京市江宁区为例

以刺激-情感-行为理论为基础,从乡村性感知的角度出发构建了游客环境责任行为影响机制模型.利用南京市江宁区游客的问卷调查数据,通过结构方程模型方法,实证检验了乡村性感知、地方依恋及环境责任态度对环境责任行为的影响.研究发现:(1)乡村性感知可分为社区参与感知、地域条件感知、乡村文化感知、农业经济感知和乡村景观感知5个维度;环境责任行为可分为遵守型环境责任行为和主动型环境责任行为2个维度;(2)乡村景观感知与乡村文化感知不仅直接影响遵守型环境责任行为,且通过地方依恋、环境责任态度的中介作用实现,而社区参与感知和农业经济感知仅通过地方依恋、环境责任态度间接影响遵守型环境责任行为;(3)乡村景观感知是乡村性感知各要素中驱动游客主动型环境责任行为的最重要因素.     

基于在线评论的品牌再购意向模糊推理方法

以计划行为理论为基础,从品牌态度、品牌声誉和感知价格三个维度,建立了消费者品牌再购意向模糊推理模型:构建了针对化妆品的评价词语料库和消费者品牌再购意向模糊推理规则库,通过对网络消费者在线评论中评价词的提取和语义分析,进行消费者品牌态度、感知价格、品牌声誉的计算和消费者再购意向的模糊推理:结合消费者的消费总额,构建“品牌再购意向-消费总额”消费者分类矩阵。以聚美优品网站的3款面膜为例进行品牌再购意向的实例计算,结果验证了所提方法的合理性和可行性。